Mentor Catapult HLS 助力Chips&Media 將深度學(xué)習(xí)硬件加速器 IP 交付時間縮短一半

　　Mentor?, a Siemens business 今日宣布 Chips&Media? 已成功部署 Mentor Catapult? HLS 平臺，將使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 算法設(shè)計和驗證其 c.WAVE 計算機視覺 IP 的實時對象檢測。Chips&Media 是一家面向片上系統(tǒng) (SoC) 設(shè)計高性能、高質(zhì)量視頻 IP 的領(lǐng)先供應(yīng)商，其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于汽車、監(jiān)控和消費電子領(lǐng)域。

　　Chips&Media 需要通過減少功能驗證時間、時序收斂、自定義和最終優(yōu)化來大幅提高生產(chǎn)力，把更多時間用于機器算法和架構(gòu)的研發(fā)上，從而為客戶快速提供差異化的機器學(xué)習(xí) IP。為實現(xiàn)這些目標，他們棄用了傳統(tǒng)的手工編碼寄存器傳輸級 (RTL) 流程，轉(zhuǎn)而采用 Catapult HLS 平臺，以使用 C 語言編寫算法和驗證平臺。與同一項目中使用 RTL 流程的團隊相比，HLS 設(shè)計和驗證團隊將項目時間縮短了一半。

　　“要應(yīng)對以推理為目標的設(shè)備帶來的加速挑戰(zhàn)，我們認為關(guān)鍵在于使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立一個專注于功耗、性能和面積 (PPA) 并高度優(yōu)化的硬件架構(gòu)，”Chips&Media 首席技術(shù)官 Mickey Jeon 表示?！癏LS 使我們能夠極其高效地完成這項工作。我們的項目取得了突出的成績，我們計劃在接下來的項目中部署應(yīng)用 Catapult 的 HLS 流程。”

　　基于 DNN 的計算機視覺處理的特征，就是乘法/加法/累加的重復(fù)計算，同時通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層進行大量數(shù)據(jù)遷移。DNN 是在 Caffe 或 TensorFlow? 等框架上開發(fā)的，然后在 C 模型中捕獲其算法。Chips&Media 將此算法 C 模型改進為可綜合的 C 代碼，并使用 Catapult HLS 平臺快速探索各種架構(gòu)并綜合到 RTL 中，以找到此類設(shè)計的最佳解決方案。

　　“根據(jù)我們的觀察，在市場快速變化的多個應(yīng)用領(lǐng)域，采用 Catapult HLS 是提高生產(chǎn)力來獲得成功的唯一途徑，”Mentor 數(shù)字設(shè)計和實施解決方案總經(jīng)理 Badru Agarwala 表示?！拔覀円恢迸c Chips&Media 密切合作，以確保他們平穩(wěn)過渡到 HLS。該平臺可以讓他們專注于算法/架構(gòu)設(shè)計，而不是底層實現(xiàn)和調(diào)試等細節(jié)，從而更快地把想法變成產(chǎn)品，然后推向市場。”

　　有關(guān)更多詳細信息，請參閱詳細的案例研究：《Chips&Media：深度學(xué)習(xí)對象檢測 IP 的設(shè)計和驗證》。